머신러닝은 다양한 종류의 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 대표적인 머신러닝 알고리즘에는 선형회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 나이브 베이즈, K 최근접 이웃, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 인공신경망 등이 있습니다. 이 알고리즘들은 각각의 특징과 장단점을 가지고 있으며, 다양한 상황에 적용될 수 있습니다. 이에 대해 자세히 알아보도록 할게요!